5-12月气象资料
5月上旬
市区总雨量为11.3毫米，较常年正常。旬平均气温为20.7℃，旬极端最高气温出现在5月9日，为31.9℃，旬极端最低气温出现在5月3日，为9.9℃。
5
5月下旬
雨量23.3mm，旬平均气温为18.9℃，较常年明显偏低，旬极端最高气温27℃。
气象应知应会手册(一)
（一） 山西省气象局 二四年九月 一、“三个代表”：代表中国先进生产力地发展要求，代表中国先进文化地前进方向，代表中国最广大人民地根本利益.个人收集整理勿做商业用途 二、第一要务：发展 第一资源：人才 科学发展观地本质和核心：坚持以人为本 三、“五个统筹”：统筹城乡发展、统筹区域发展、统筹经济社会发展、统筹人与自然和谐发展、统筹国内发展和对外开放.个人收集整理勿做商业用途 四、“五个坚持”：坚持社会主义市场经济地改革方向，坚持尊重群众地首创精神，坚持正确处理改革发展稳定地关系，坚持统筹兼顾，坚持以人为本.个人收集整理勿做商业用途 五、中国气象事业发展 、“”发展思路：“一个坚持、两个面向、三个战略、四个转变、三个服务” 一个坚持：坚持把发展作为气象工作地第一要务 两个面向：面向国家需求和世界科技发展前沿 三大战略：科技兴气象战略、拓展领域战略和人才强局战略 四个转变：气象科学向多学科交叉融合转变 气象工作向气候系统领域转变 气象科技向科研与业务地有机结合转变 部门气象向社会气象转变 三个服务：为党中央、国务院和各级党政领导机关决策服务 为国民经济建设、社会进步和人民群众生活水平提高服务 为国防建设和国家安全服务 、“四个一流”：一流装备、一流技术、一流人才、一流台站 六、中国气象事业发展战略研究 、“一个战略思想”： 适应国家安全、经济社会发展、可持续发展地新需求，坚持公共气象地发展方向，大力提升气象信息对国家安全地保障能力，大力提升气象资源为可持续发展地支撑能力.个人收集整理勿做商业用途、“三个理念”： 公共气象、安全气象、资源环境气象 、“五项任务”： 气象科学与技术、基本气象业务体系、气象与经济社会发展、气象与国家安全保障、气象与可持续发展 、“八大工程”： 综合观测系统工程、气象灾害预警系统工程、公共气象服务系统工程、气候预测系统工程、气候变化应对工程、航空航天气象保障工程、人工影响天气工程、气象科技创新工程个人收集整理勿做商业用途 、“四个平台”： 气候系统观测平台、气象信息共享平台、公共气象服务平台、气象科技创新平台. 、气象事业地战略定位：气象事业是科技型、基础性社会公益事业.气象事业对国家安全、社会进步具有重要地基础性作用，对经济社会发展具有很强地现实性作用，对可持续发展具有深远地前瞻性作用.个人收集整理勿做商业用途 七、党建和精神文明建设
气象资料分析与应用系统设计与实现
2012年12月 内蒙古科技与经济 December 2012 第24期总第274期 Inner M o ngo lia Science T echnolo gy &Economy N o .24T o tal N o .274 气象资料分析与应用系统设计与实现 康 利,张 立,温建伟,于溥天,杜 宇 (内蒙古自治区气象信息中心,内蒙古呼和浩特 010051) 摘 要:以内蒙古自治区地面观测台站的常规资料、自动站资料、区域加密观测资料中的温度、降水量等气象要素信息为数据源,进行任意一种资料或多种资料间相同要素数据的补充叠加,实现等值线绘制、着色、图形缩放和拖动、查看数据等功能,为用户提供方便的绘制、浏览、查询地区任意时间段内等值线分析图和要素信息对比分析图等服务。 关键词:B/S 架构;等值线;F lex 技术;气象资料;气象信息网络 中图分类号:T P 311.52(226) 文献标识码:B 文章编号:1007—6921(2012)24—0052—03 随着现代科学技术与管理技术的提高、生产信息的多元化和复杂化,使得信息的处理、管理和应用也越来越重要,人类进入21世纪后,信息化水平高低成为衡量一个地区的现代化水平,一个国家的综合国力的重要指标。 近年来,由于国家和部门内部的重视,使得全区气象信息网络以及气象观测、探测系统的建设得到了飞速发展,各种气象信息资料不断丰富,为气象科研、业务以及服务人员开展各方面工作奠定了信息基础。尤其是近几年随着全国开展的气象科学数据共享、风能资源数据库等项目的建设,推动了历史气象资料信息化建设的步伐。 为了更好地共享气象信息资源,避免在信息分析、应用方面的重复建设,使全区各级业务人员更加便捷地使用内蒙古自治区气象资料信息资源,同时提供符合实际业务应用需求的分析工具,最大程度地降低资料分析处理的工作强度,提高信息利用价值,通过综合利用计算机网络、数据库、图形图像绘制处理以及网站建设等先进的计算机技术,建立内蒙古自治区的《气象资料分析与应用系统》,为各级预报、科研、决策服务以及业务管理人员提供统一的气象要素分析平台,解决目前内蒙古自治区气象信息服务缺乏多种自动分析手段和便捷信息服务平台的问题,为气象系统各业务部门进一步的信息综合分析及决策应用提供支撑。1 系统总体设计1.1 系统整体结构 系统整体采用B/S(Brow ser/Server)架构设计,数据源为文件存储管理系统以及数据库系统存储的各类气象资料,应用依托于区局现有网络环境,用户通过WWW 浏览器访问系统,系统在服务器端响应用户各种查询、浏览、数据分析应用需求,将查询、分析结果和形成产品提供给用户(Bro wser)端(见图1所示) 。 图1 系统整体结构 系统采用模块化设计,包括基础数据服务模块和数据分析应用模块,基础数据服务模块用来实现用户直接浏览和下载资料的应用需求,数据分析应用模块由等值线绘制模块、气象要素对比分析模块和实时资料分析模块组成,用来综合利用实时和历史气象资料,实现用户对气象资料较为复杂的分析应用需求。 1.2 系统核心技术创新点 1.2.1 利用优化的插值算法绘制等值线。等值线法又称等量线法,是用一组等值线来表示连续面状分布的制图现象数量特征渐变的方法。每两条等值线之间的数量差额多为常数,可通过等值线的疏密程度来判断现象的数量变化趋势。等值线法往往与分层设色的表示手段配合使用,即采用改变颜色深浅、冷暖和阴暗来表示现象的数值变化趋势,使图面更清晰、易读。等值线法除用于表示空间现象数量的连续而逐渐变化的特征外,还可表示现象随时间的变化,现象的重复性(频度)等。因为等值线具有上述特点,因此它被广泛地应用在气象降水以及温度要素变化分析过程中。 系统通过优化的插值算法,利用新型的曲线生成模型,绘制符合气象部门需求的较为直观地体现气象要素分布情况的等值线图形。 系统在现有的矩形算法和三角算法的基础上,结合最新的三维图像绘制技术,针对特定区域已知的、离散的、不规则的气象空间数据进行整体分析优化,利用离散数据来估计规定点上的非观测数据,进行“空间插值”,实现有限数据资源的气象空间数据的筛选整合,然后利用新型的曲线生成模型,最终实现了把空间分布不规则和有限的点数据转换成指定区域的规则的网格化数据分布模型,绘制符合气象部分需要的较为直观的体现气象要素分布情况的等值线图形。 1. 2.2 Fl ex 技术的应用。F lex 是一种的presentat ion server (展现服务),它是java w eb cont ainer 或者.net server 的一个应用,根据.x ml 文件(纯粹的x ml 描述文件和act ionscript )产生相应得.sw f 文件,传送到客户端,由客户端的f lash player 或者shockw ave pl ay er 解释执行,给用户以丰富的客户体验。 系统应用Adobe 公司的F lex 技术,通过客户端(Flash)对后台历史数据进行访问,通过结合图形方式更好的展示数据,丰富了数据显示形式,实现了对 28
气象大数据资料
1 引言 在气象行业内部，气象数据的价值已经和正在被深入挖掘着。但是，不能将气象预报产品的社会化推广简单地认为就是“气象大数据的广泛应用”。 大数据实际上是一种混杂数据，气象大数据应该是指气象行业所拥有的以及锁接触到的全体数据，包括传统的气象数据和对外服务提供的影视音频资料、网页资料、预报文本以及地理位置相关数据、社会经济共享数据等等。 传统的”气象数据“，地面观测、气象卫星遥感、天气雷达和数值预报产品四类数据占数据总量的90%以上，基本的气象数据直接用途是气象业务、天气预报、气候预测以及气象服务。“大数据应用”与目前的气象服务有所不同，前者是气象数据的“深度应用”和“增值应用”，后者是既定业务数据加工产品的社会推广应用。 “大数据的核心就是预测”，这是《大数据时代》的作者舍恩伯格的名言。天气和气候系统是典型的非线性系统，无法通过运用简单的统计分析方法来对其进行准确的预报和预测。人们常说的南美丛林里一只蝴蝶扇动几下翅膀，会在几周后引发北美的一场暴风雪这一现象，形象地描绘了气象科学的复杂性。运用统计分析方法进行天气预报在数十年前便已被气象科学界否决了——也就是说，目前经典的大数据应用方法并不适用于天气预报业务。 现在，气象行业的公共服务职能越来越强，面向政府提供决策服务，面向公众提供气象预报预警服务，面向社会发展，应对气候发展节能减排。这些决策信息怎么来依赖于我们对气象数据的处理。
气象大数据应该在跨行业综合应用这一“增值应用”价值挖掘过程中焕发出的新的光芒。 2 大数据平台的基本构成 2.1 概述 “大数据”是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。 大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。换言之，如果把大数据比作一种产业，那么这种产业实现盈利的关键，在于提高对数据的“加工能力”，通过“加工”实现数据的“增值”。 从技术上看，大数据与云计算的关系就像一枚硬币的正反面一样密不可分。大数据必然无法用单台的计算机进行处理，必须采用分布式架构。它的特色在于对海量数据进行分布式数据挖掘（SaaS），但它必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库（PaaS）和云存储、虚拟化技术（IaaS）。 大数据可通过许多方式来存储、获取、处理和分析。每个大数据来源都有不同的特征，包括数据的频率、量、速度、类型和真实性。处理并存储大数据时，会涉及到更多维度，比如治理、安全性和策略。选择一种架构并构建合适的大数据解决方案极具挑战，因为需要考虑非常多的因素。 气象行业的数据情况则更为复杂，除了“机器生成”（可以理解为遥测、传感设备产生的观测数据，大量参与气象服务和共享的信息都以文本、图片、视频等多种形式存储，符合“大数据”的4V特点：Volume(大量)、Velocity(高速)、
气象资料的分析与预测问题建模
气象资料的分析与预测建模 摘要：本文建立了用于气象资料的分析与预测的数学模型。经对比该城市与北京的海拔、气候等极为相似，因此，我们以北京的标准气象指数为参照建立模型。 首先针对问题一：对该城市两年来的总体气象进行整体评价，并对该城市气候走势进行中长期预测。我们仿照科学家对环境空气质量综合指数评价的数学模型，以第一年每个月的平均气压、平均气温、平均相对湿度、平均风速、最高气压、最高气温、最高相对湿度、最高风速和北京的标准气候指数为参数，通过matlab建立与之相关的方程来确定该城市当月的气象质量指数，按照指数数值的大小分为优、良、差三大类，从而评价每个月的气候质量。运用第二年的数据进行检验模型的正确性：随机选取几个月的气象因素数据，并各自与对应的北京标准气象数据做差，数值越小则气象质量越好，将分析结果与通过权重综合指数法计算得出的结论做比较。跟据建立的气象质量评价数学模型和第一、第二两年数据对比趋势图，对该城市气候进行整体评价和中长期的分析预测。 然后针对问题二：对影响极端天气发生的主要指标，比如：降水、温度等建立监控预报体系的数学模型，并用两年内的累积气象资料进行验证。我们运用多元线性回归分析的数学方法，建立了监控预报最高温度的数学模型。该模型中我们先假设了最高温度的主要影响因素是平均气压、平均气温、平均湿度、日照时数、地面平均温度、降水量等，通过matlab编写程序验证取舍得出平均气压、平均气温、平均湿度、日照时数、地面平均温度是影响降水和温度的主要影响因素；然后，检验多元线性回归方程的拟合优度、相关性；最后，带入两年内的累积气象资料进行验证。 最后我们评价了模型的优缺点，并对模型的不足之处进行了改进。 关键词：权重综合气象质量指数；多元线性回归；正态分布。
2019-2020年整理全国主要城市气象参考资料汇编
主要城市气象资料 序号地名 海拔高 度（m) 累年最热月（7月） 温度（℃） 极端最 高 温度 （℃） 极端最 低温 度 （℃） 雷暴日数 （d/a ) 最热月地 面下处土 壤平均温 度(℃) 平均 平均最 高 1北京市 北京2625密云7340 2天津市 天津 塘沽 3河北省 石家庄 围场44 丰宁 承德 张家口71421怀来 遵化 蔚县 秦皇岛(8月) 昌黎 唐山-21 涞源37 保定32 定县 沧县 衡水 邢台78 邯郸-19 4山西省 太原 大同106923山阴 五台山20 临汾45032 阳泉40 离石 和顺20 介休75039 沁县962 长治 侯马42 河津 晋城74432 运城23
序 号 地名海拔 高度 （m) 累年最热月（7月） 温度（℃） 极端最 高温 度（℃） 极端最低 温度 （℃） 雷暴日 数 （d/a ) 最热月地面下处土壤 平均温度(℃)平均 平均最 高 5内蒙古自治 区 呼和浩特106328 包头麻池 化德 集宁 海拉尔61414乌兰浩特 通辽 开鲁24132 赤峰 满洲里 二连浩特 锡林浩特 正蓝旗25 白云鄂博 五原1023 乌达 商都19 额济纳旗95641 6辽宁省 沈阳 彰武 埠新 抚顺 朝阳170 建平 本溪214 锦州 鞍山 营口 丹东 (8 月) -28 大连 (8月) 7吉林省 长春38 白城163-3630 长岭23 双辽-358 四平 延吉27 海龙
通化2735 序 号 地名海拔 高度 （m) 累年最热月（7月） 温度（℃） 极端最 高温 度（℃） 极端最低 温度 （℃） 雷暴日 数 （d/a ) 最热月地面 下处土壤平 均温度(℃)平均 平均最 高 8黑龙江省 哈尔滨 齐齐哈尔149 隹木斯27 安达 尚志191-41 9上海市 上海 10江苏省 南京-14 徐州27 沭阳827 睢宁27 盐城(8月)29 东台39 高邮 泰州 扬州32 镇江2628-12 南通 常州 溧阳7-17 无锡 苏州 连云港3 (7、8月) 40 11浙江省 杭州840 宁波40 金华34 嘉兴40 遂昌34 龙泉2834 温州 (8 月) 51 衢州
气象个例分析
赴上海气象局个例分析 学校： 院系: 专业: 班级: 姓名: 学号： 交流实习时间：2014-8-25~2014-9-15
1 过程简述 7月14日，一个低压区在帕劳东北部海面上生成，18日，联合台风警报中心将其升格为热带风暴。日本气象厅将其升格为热带风暴，并命名为麦德姆。23日0时在台湾省台东县长滨乡沿海登陆，登陆时中心附近最大风力有14级，中心最低气压为955百帕。23日15时在福建省福清市高山镇沿海登陆，登陆时减弱为强热带风暴，在之后的漫长旅途中一直维持强热带风暴等级。 25日17点在山东省荣成市虎山镇沿海登陆，山东在台风的势力影响下产生了强降水。 图1 7月18日-26日台风路径图 图2 7月25日降水实况
麦德姆路径分析 图3 7月23日20时500hPa图 台风路径主要受副高的影响，沿588线边缘北上。由图3可以看到，在台湾中北部地区高空存在急流，即台风的引导气流。 图4 7月24日08时500hPa高度场与温度场图 由图4 可以看到在东北、华北地区一带有强冷平流，促进槽发展。
图5 7月24日20时500hPa图 到7月24日，由图5显示，台风中心到达安徽南部地区，台风低压系统的影响使副高东撤。台风位于槽前，低空辅合、高空辐散的强对流系统促进台风又一次加强。槽前及副高配合生成强大引导气流使台风在华东地区划了一道弧线，最终擦山东东部地区离去。 陆上台风强度维持原因分析 图6 7月24日20时850hPa湿度图
由图6显示，7月24日20时，850hPa的华东大部分地区水汽达到了100%，产生了强降水。产生强降水需要满足的条件有：持续的水汽输送，强烈的上升运动，持续的作用时间。如此充足的水汽又是怎么来的呢？ 图7 7月24日08时850hPa风场图 由图7显示，在南海区域存在西南风急流，将南海大量水汽不断输送入华东地区，为台风的发展提供了充足的水汽。低空辅合上升，水汽遇冷凝结形成降水，同时释放出的能量维持台风的强度。 图8 7月24日01时FY2D红外图
气象档案有关管理规章制度
气象档案有关管理 规章制度
阿左旗气象局气象记录档案移交管理办法 气象记录档案和原始气象记录资料是气象台站长年积累起来的历史数据，是国家重要的信息资源和宝贵财富，是日常气象业务和科研不可缺少的依据。为进一步做好气象记录档案的汇交工作，确保移交过程中的安全，特制订本办法。 一、气象记录档案的移交管理工作，主要领导亲自抓，分管领导具体抓，任务落实到人，责任落实到人。 二、气象档案移交、各负其责。 三、移交的档案必须按规定进行整理组成案卷并填写《档案移交目录清单》1式3份，移交方案经局长批准后报盟气象局业务科，盟气象局业务科批准后方可移交。
阿左旗气象局气象档案保管环境要求和防护措施 一、档案库周边的基本要求 档案库要远离有易燃、易暴物的场所和有害气体污染源的地方。 应选择地势较高、场地干燥、排水畅通、空气流通的地方。 交通方便，便于档案运送、装卸和消防疏散。 二、档案库安全要求 库房门窗应紧密、牢固、防火、并有防盗门窗等防护措施。 档案库外应设水消防系统，配备3-5个灭火器。给、排水管道不应穿越档案库。 档案库电源开关应设于库外，并有防止漏电的安全保护装置。 档案库应设有防雷设施。 三、档案库防护基本要求 档案库温湿度要求为：温度14-24℃，相对湿度45%-60%。温湿度昼夜波动幅度为：温度±2℃，相对湿度±5%。 “六防”设施 防潮：档案库周围应有通畅的排水系统，防止积水。夏季应控制库内的温度和湿度，可采用空调、机械通风。 防火：档案库内应设有安全防火及消防系统设备，有条件的应设置安全防火自动报警装置。建立严格的安全防火制度，库内严禁明火装置和使用电炉、及存放易燃物品，严禁吸烟，安全使
气象领域的GIS应用
气象领域的GIS应用 1 GIS在气象领域的应用 我国地域辽阔，地形地貌复杂，气象的时空分布差异大，自然灾害频繁。从古到今我国人民既受益于天气，也受害于天气，与自然灾害进行了长期的斗争。随着经济的增长、人口的增加、环境的变化，气象问题越来越受到各级政府及人民的重视。因此在传统调查、规划、管理技术的基础上引进先进的技术，将更有助于加快信息的获取、更新，促进气象行业的发展。 地理信息系统（GIS），作为一门重要的空间信息技术，在越来越多的信息系统建设中发挥了重要作用。气象信息既包括空间地理信息，又包括大量与空间密不可分的气象属性信息。气象数据本质上也是地理信息，因为气象中的风速、温度、气压等都是相对于具体的空间域和时间域而言，没有地理位置的气象要素是没有任何意义的。GIS技术优势在于可以海量管理和查询气象信息，可以对地理空间数据进行分析处理，与数值模型计算相结合，还可以形象直观的可视化表达模型计算结果；GIS空间分析能力还可以与气象信息技术相结合，提供空间和动态的地理信息，并采用一定模型为决策服务提供科学依据。因此，在气象领域中引入GIS系统具有非常重要的意义。 GIS在气象领域的应用非常广泛，并不觉限于空间数据的管理发布，它辐射到整个系统的各个环节，从数据组织、存储、管理到功能的实现与应用，能够与气象业务充分结合，为整个气象信息化系统提供一个全面的解决方案。GIS是一个功能强大的平台，针对气象领域的特点，提供数据组织策略、强大的GIS功能集成、丰富的Web展现、三维渲染和遥感处理等功能。 2 基于GIS的数据组织 GIS平台数据管理机制能够克服异构和分布式带来的气象数据使用障碍，建立一个理想的应用环境，既可以保留数据异构和分布性的优势，同时也可以为更多资源共享、处理协同与任务合作方面的用户提供一致化的服务接口和方式。 2.1 分布式数据管理 基于GIS的气象数据可以实现分布式数据管理，采取“纵向多级、横向网格”的组网方案。分布式数据的存取操作、增量式订阅和发布技术均采用面向“服务”方式进行，充分体现“面向服务”的最新设计思想。通过面向“服务”设计思想和面向“地理实体”的数据模型相结合，增量式订阅和发布技术使网络节点之间、父节点与子节点之间，因不同操作系统、不同数据库平台、不同数据大小而产生的“异构数据库”可实现增量更新与同步。 图2-1 气象GIS平台分布式数据管理原理图
第22课 气象分析——数字气象站
第22课气象分析——数字气象站 【教材分析】 数字气象站是基于物联网技术的综合气象智能应用系统。教材介绍了数字气象站的基本组成和工作流程，在传感器方面，主要是与气象数据相关的多类型传感器。校园气象站网站是一个平台，通过平台可以查询一定区域的气象数据等，学生利用气象数据，可以探究气象数据的变化规律。 【学情分析】 学生对一般生活中的气温、天气状况等气象信息有所了解，但对气象站是如何工作的，气象数据是如何取得的等问题则比较陌生，基于气象数据而开展的研究活动基本没有。 【教学目标与要求】 1. 知识与技能 （1）了解数字气象站的基本组成及工作流程。 （2）熟悉无锡校园气象站网站的各项功能。 2. 过程与方法 能通过分析无锡校园气象站所提供的各项数据，了解气温的一般变化规律，并利用该网站开展探究活动。 3. 情感、态度与价值观 能养成科学地分析、整理数据的能力，并体会先进的科学技术在科学探究中的作用。 4. 行为与创新 尝试基于气象数据，开展相应的研究活动。 【教学重点与难点】 重点：熟悉无锡校园气象站网站的各项功能。 难点：让学生利用无锡校园气象站网站开展探究活动。 【教学方法与手段】 教师演示法、信息搜集法、探究发现法、小组合作法。 【课时安排】 安排1课时。
【教学准备】 课件，实验记录表，学生计算机及气象站网站等。 【教学过程】 一、导入 师：同学们，大家都很喜欢猜谜语吧，今天老师就带来两个谜语,大家想来猜猜吗？ “我到处乱跑，谁也捉不到，我跑过树林，树木都弯腰，我跑过大海，大海的波浪高又高。”（风） “千条线，万条线，掉到水里看不见。”（雨） （学生回答） 师：刚才这两种天气现象是生活中最常见的，你能说说今天的天气情况吗？ （学生回答） 师：如果我们想知道今天详细的天气信息，我们可以怎样获得呢？ （上网、手机、电视、广播、电话……） （学生回答） 师：现在获得天气信息的途径可真多啊，那么这些气象信息是从哪里来的呢？ （气象站）（学生回答） 师：以前气象站观测员的工作很辛苦，每天晚上别人睡得很香的时候，他们还要去测量气象数据。随着科学技术的发展，我们有更简单有效的方法来收集气象数据。今天我们就来学习数字气象站。 （出示课题） 二、新授 （一）介绍数字气象站 师：我们先来了解一下数字气象站（图片略），数字气象站主要由传感器模块、数据传输和数据处理中心这三大块组成。这是风向传感器。这是风力传感器，用来测量风向和风力。这是雨量传感器，用来监测每天的降水量。这是温、湿度传感器和大气压传感器，用来测量温度、湿度和大气压。 师：数字气象站的这些组成部分你都了解了吧！我们一起来看看这些组成部
气象数据处理方法
(1)复杂地形下气温空间化模拟模型 首先考虑海拔高度、经度、纬度对气温空间分布影响，再进一步考虑坡度、坡向这些微观地形因子对气温空间分布的影响。根据地形调节统计模型，即在考虑微观地形(坡度、坡向)情况下，面辐射与地形存在着函数关系，其实际气温可表示为： T T=T H cosi/cosz (1) 式中，T T为地形调节统计模型模拟的气温；T H为常规统计模型模拟的气温；i为地球面法线与太阳光线之间的角度。其中，T H可根据式(2)求得，i可根据式(3)求得 T H=a0+ a1λ+ a2φ+ a3h (2) 式中，λ为经度，φ为纬度，h为海拔高度，a0为常数，a1、a2、a3为偏回归系数。 cosi=cosαcosz+sinαsinzcos(ф-β) (3) 式中，α为坡度，z为太阳天顶角，ф为太阳方位角，β为坡向。 对于中国的地理位置特点和气温模拟方法，可将太阳天顶角z设为45°，太阳方位角ф设为180°(为正午时间)，所以公式(1)归纳为： T T=T H(cosα-sinαcosβ) (2) “回归分析计算+残差插值”模型构建用于降水数据处理 以2006年4月为例，得到各气象站点4月降水量与经纬度、海拔高度的线性关系式： P=-66.840+4.518*lat-1.324*long+0.001*ele(r2=0.456) (4) 式中：lat为气象站点的经度，long为气象站点的纬度，ele为气象站点的海拔高度，P为月降水。 由DEM提取经度、纬度、坡度、坡向 1.dem栅格转点 2.把Data frame propoties显示单位设置为度分秒 3投影
4生成经纬度 5点转栅格（生成经度）
气象学名词解释整理
气象学名词解释整理 第一章 气压：大气的压力，即单位面积上所承受的整个大气柱的重量 大气湿度：大气中水汽含量的多少 绝对湿度：单位体积空气中所含的水汽质量 水汽压：大气中的水汽产生的压力 饱和水汽压：饱和空气产生的水汽压 相对湿度：实际水汽压/饱和水汽压*100% 饱和差：饱和水汽压-实际水汽压 比湿：湿空气中，水汽的质量/该团空气总质量(水汽+干空气) 露点温度：当空气中水汽含量不变，且气压一定时，使空气冷却到饱和的温度 降水：天空降落到地面的液态或固态水 风：空气的水平运动，是矢量 云量：将地平面以上全部天空划分为10份，被云遮蔽的份数 能见度：视力正常的人在当时的天气条件下，能够从天空背景中看到和辨出目标物的最大水平距离 第二章 辐射：是能量的一种形式，指物体以电磁波的形式放射能量 辐射通量密度：单位时间内通过单位面积的辐射能量 太阳光谱：太阳辐射能量随波长的分布 太阳高度（角）：太阳光线和观测点地平线（面）间的夹角 太阳常数：在日地平均距离条件下，地球大气上界垂直于太阳光线的面上所接受的太阳辐射通量密度 日照时数：每日太阳实际照射地面的时间 直接辐射：太阳以平行光线的形式直接投射到地面上的辐射 散射辐射：经过大气散射后到达地面的辐射 太阳总辐射：直接辐射+散射辐射 大气透明系数：当太阳在天顶时，到达地面与太阳光垂直面上的太阳辐射通量密度与太阳常数之比 反射辐射：到达地面的总辐射由于地面的反射作用返回大气或宇宙空间 反射率：反射辐射/总辐射 大气逆辐射：大气辐射指向地面的部分 地面有效辐射：地面发射的长波辐射-地面吸收的大气逆辐射 地面净辐射：地面吸收太阳辐射获得的能量与地面有效辐射失去的能量 第三章 比热：单位质量的物质温度变化1 ℃所吸收或放出的热量 热容量：单位体积的物质，温度变化1℃所收或放出的热量 干绝热变化：一团干空气或未饱和湿空气团，在绝热上升或绝热下降过程中的绝热变化 湿绝热变化：一团饱和湿空气团，在绝热上升或绝热下降过程中的绝热变化 气温年较差：一年中月平均气温的最高值与最低值之差 气温直减率：在对流层中气温的垂直变化用气温垂直梯度表示，高度每升高100m，气温的减低值
气象学知识整理
气象学知识整理 ㈠名词解释5×2′㈡填空20×1′㈢判断10×1′㈣选择10×1′㈤填图2×5′㈥简答3×5′㈦计算2×5′㈧论述1×15′ 名词解释 1.气象学：气象学就是研究大气中所发生的各种物理现象和物理过程的形成原因，时、空分布和变化规律的学科。 2.农业气象学：农业气象学就是研究气象条件与农业生产相互 关系及相互作用规律的一门学科，它是广义农学（含农、林、牧、渔、农经等）与气象学之间相互渗透的交叉学科。 3.大气污染：由于自然过程和人类活动的结果，直接或间接地把大气正常成分之外的一些物质和能量输入大气中，其数量和强度超出了大气的净化能力，以致造成伤害生物、影响人类健康的现象称大气污染。 4.黑体（绝对黑体）：吸收率等于1的物体为黑体。如果有一物体，在任何温度下，对任何波长的入射辐射能的吸收率都等于1，即对投射于其上的辐射能全部吸收，这种物体就成为绝对黑体，简称为黑体。 5.灰体：如果一个物体的吸收率为小于1的常数，并且不随波长而改变，这种物体称为灰体。 6.*太阳常数：当日、地间处于平均距离时，在大气上界垂直于太阳入射光线表面的太阳辐射的辐照度称为太阳常数。建议取值1367±7W?m﹣2，通常采用1367W?m﹣2.
7.温室效应：由于大气对太阳短波辐射吸收很少，易于让大量的太阳辐射透过而达到地面，同时大气又能强烈吸收地面长波辐射，使地面辐射不易逸出大气，大气还以逆辐射返回地面一部分能量，从而减少地面的失热，大气对地面的这种保暖作用，称为“大气保温效应”，习惯称“温室效应”。 8.光合有效辐射：太阳辐射中对植物光合作用有效的光谱成分称为光合有效辐射（PAR） 9.*逆温现象：在对流层中，总的看来气温是随着高度的增加而递减的。但就其中某一层而言，在一定条件下，有时可出现气温随高度增高而增加（气温垂直梯度为负值）的现象，叫做逆温现象。按形成原因分辐射逆温、平流逆温、下沉逆温、锋面逆温 10.三基点温度：温度对于植物生命、生长和发育过程的影响，从其生理过程来讲，都有3个基本点温度，简称三基点温度，即最适温度、最低温度和最高温度。 11. “温周期现象”：植物的生长和产品品质，在有一定昼夜变温的条件下比恒温条件下要好。这种现象称“温周期现象”。 12.饱和差：某一温度下的饱和水汽压与实际水汽压之差，称饱和差。单位hPa d﹦E－e d越小，空气越接近饱和即越潮湿d＝0时空气达饱和 13.露点温度：当空气中水汽含量不变且气压一定时，通过降低温度，使未饱和空气达饱和时所具有的温度称露点温度，简称露点。 气压一定，水汽越多，露点越高；反之越低
气候应用的定义 内容和现状
气候应用的定义内容和现状 气候应用是应用气候学中的基本理论和信息解决国民经济各行业遇到的具体的气候问题，应用气候学则是运用气候学中的基本理论和信息解决国民经济各行业遇到的具体气候问题的 一门实用性科学。应用气候学将气候学知识结合人类活动的特点与需要，分析对其有利与不 利的气候影响指标，提出适应措施，甚至做出区划，以供规划、布局时参考的一系列边缘性 学科。 世界气象组织气象学和气候学专门应用委员会主席M.K.Thomas先生在1980年将应用气候学的内容概括为5个部分：粮食（农业和渔业）、水（水资源和水灾）、健康（人类生物 气象、人类舒适、污染、旅游和休养）、能源（化石燃料、再生资源）、工业和商业（建筑 与结构、交通、森林、运输、服务）。就我国国情而言，气候应用为经济建设服务主要体现 在制订规划、气候资源调查、工程设计、气候评价、生产管理等5个方面。 为了适应工农业发展的需要，我国开展了大量的应用气候研究工作，如全国农业气候区划、全国建筑气候区划、全国电力通讯网气候区划、全国太阳能风能资源分析和区划、全国 道路气候区划、全国各流域区划等工作，也开展了桥涵孔径设计的暴雨强度公式及其气候系 数的研究、全国各流域可能最大暴雨的研究、城市规划与气候研究、工厂总体布局与大气污 染扩散的研究、常见疾病与气候关系的研究等工作，这些成就在国民经济建设和国防建设中 起到了很大的作用。 1 气候可行性论证 气候可行性论证是指对气候条件密切相关的规划和建设项目进行气候适宜性、风险性以 及可能受局地气候产生影响的分析、评估活动[1]。对与气候条件密切相关的城市规划、重大工程开展气候可行性论证，进行气候适宜性、灾害风险性分析，旨在充分考虑有利气候条件，并在规定的水平上抵御气象灾害风险，尽可能减小潜在的损失。 城市规划或建设项目缺少气候可行性论证可能导致：（1）无法合理利用有利的气候条件；（2）无法准确进行工程气象设计参数推算；（3）无法准确评估项目所在地的气象灾害风险 以及可能对建设项目所带来的负面影响。气候可行性论证的技术总目标是科学的、合理的防 灾和投资。简而言之，气候可行性论证旨在指定安全系数的条件下，为规划和建设项目算好 经济账，既要保障安全又要尽量节约资金。 2 气候背景分析 按照项目要求分析参考气象站的观测数据，包括蒸发、相对湿度、日照、风向风速、降水、气温等气象要素。分析影响本区域的强影响天气系统，如副热带高压、锋面和飑线等发 生持续时间、移动速度和方向的范围、季节性发生频率。 3 工程气象参数推算 风压、最大风速、最大降水、最高（低）气温等重现期推算。所用气象资料应是从参考 气象站建站至项目论证的当年为止。如果参考气象站的资料不能代表项目所在地的实况，应 在项目所在地建立临时气象观测站进行短期气象观测，以确定推算要素两地之间的差异，并 用统计方法进行修正。 4 气候与人居环境 由于城市的发展，城市数目日益增多，城市建筑面积不断扩大，据《2003年世界发展报告》估计，到21世纪中叶，世界的2/3的人口将居住在城市。人类活动能力的迅速增强改变了气候，正确认识城市气候特征，科学系统地研究气候与城市规划和建筑的关系，对城市节 能降耗、完善功能布局、理性选址、走可持续发展之路有着不同寻常的意义。气候与城市建 筑之间相互影响和相互作用。气候对城市规划和建筑的影响涉及城市规划及建筑的各个领域。不同地区气候条件下，城市建设时需要考虑城市建筑群体布局、建筑设计、建筑通风降温等 方面，甚至在建筑单体上还要考虑、建筑的朝向、空间的组织、建筑结构的形式等方面。另 一方面，城市是一个建筑林立，生态环境已经次生人工化的环境，城市建设逐步扩大、建筑
气象观测资料调查
5. 气象观测资料调查 （1）熟悉气象观测资料调查的基本原则 气象观测资料的调查要求与项目的评价等级有关，还与评价范围内地形复杂程度、水平流场是否均匀一致、污染物排放是否连续稳定有关。 常规气象观测资料包括常规地面气象观测资料和常规高空气象探测资料。 对于各级评价项目，均应调查评价范围20年以上的主要气候统计资料。包括年平均风速和风向玫瑰图，最大风速与月平均风速，年平均气温，极端气温与月平均气温，年平均相对湿度，年均降水量，降水量极值，日照等。 对于一、二级评价项目，还应调查逐日、逐次的常规气象观测资料及其他气象观测资料。 （2）熟悉一级评价项目气象观测资料调查要求 1. 两种情况 （1）评价范围小于50km条件下，须调查地面气象观测资料，并按选取的模式要求，补充调查必需的常规高空气象探测资料。 （2）评价范围大于50km条件下，须调查地面气象观测资料和常规高空气象探测资料。 2. 地面气象观测资料调查要求 调查距离项目最近的地面气象观测站，近5年内的至少连续3年的常规地面气象观测资料。如果地面气象观测站与项目的距离超过50km，并且地面站与评价范围的地理特征不一致，还需要进行补充地面气象观测。 3. 常规高空气象探测资料调查要求：调查距离项目最近的高空气象探测站，近5年内的至少连续3年的常规高空气象探测资料。如果高空气象探测站与项目的距离超过50km，高空气象资料可采用中尺度气象模式模拟的50km内的格点气象资料。 （3）掌握二级评价项目气象观测资料调查要求 气象观测资料调查基本要求同一级评价项目。对应的气象观测资料年限要求为近3年内的至少连续1年的常规地面气象观测资料和高空气象探测资料。 （4）熟悉地面气象观测资料和常规高空气象探测资料调查的主要内容 1. 地面气象观测资料 （1）时次：根据所调查地面气象观测站的类别，并遵循先基准站、次基本站、后一般站的原则，收集每日实际逐次观测资料。 （2）常规调查项目：时间（年、月、日、时）、风向（以角度或按16个方位表示）、风速、干球温度、低云量、总云量。
气象数据的“大数据应用”浅析
气象数据的“大数据应用”浅析 2014-03-24 17:03:19 作者：国家气象总局沈文海来源：CIO时代网 摘要：气象数据在“大数据应用”浪潮中亟待解决的信息技术问题，是海量气象结构化数据的高效应用。这是气象数据能否参与“大数据应用”的技术基础和前提。 关键词：气象数据大数据 1、引言 据统计，2011年全球的数据规模为1.8ZB,这些信息将填满575亿个32GB的ipad,以这些ipad做砖石，足可以垒建起两座中国的万里长城。而到2013 年，仅中国当年产生的数据总量就已超过0.8ZB,2倍于2012年，相当于2009年全球的数据总量。预计到2020年，中国产生的数据总量将是2013年的10倍，超过8.5ZB.【1】而届时全球的数据总量预计将达到40ZB,如果将这些数据全部刻录成蓝光光盘，则这些光盘的总重量相当于424艘满载荷的尼米兹航空母舰。 数据量暴增的速度令人瞠目结舌，我们的确已进入“大数据时代”. 很快地，“地理大数据”、“水利大数据”、“环境大数据”、“金融大数据”、“互联网大数据”乃至“气象大数据”等名词陆续出现在有关媒体上。“大数据”逐渐成为近来人们谈论最多、思考最多的技术话题之一。一些人憧憬于“大数据”可能带来的十分珍稀的高价值信息和珍贵商机，也有许多人困惑于目前所知“大数据”的应用范式，以此研判着可能给本行业带来的变化和新的业务契机--气象部门也是如此。 做为抛砖引玉，笔者拟就如下问题提出自己的看法： （1）气象数据是否具备“大数据”的核心特征？ （2）业界公认的“大数据应用”的主要形态是什么？ （3）“大数据时代”背景下气象数据应用中新的价值领域在何处？需要首先具备哪些必要条件？ （4）气象信息技术领域当务之急需要解决的关键技术问题。 2、大数据的现实以及气象数据的体量构成 2.1 大数据的行业分布 就数据量而言，中国的大数据近期具有如下行业分布特征： （1）互联网公司 目前国内的互联网公司，拥有总计约2EB的数据，而其中的互联网三巨头BAT（百度、阿里巴巴、腾讯）占有了其中的3/4（约1.5EB）。 （2）电信、金融、保险、电力、石化系统
常规气候类环境试验规范V3.0
常规气候类环境试验规范 拟制：________________ 日期：__________ 审核：________________ 日期：__________ 规范化审查：________________ 日期：__________ 批准：________________ 日期：__________
更改信息登记表 规范名称: 常规气候类环境试验规范规范编码:TS-S100002015
目录 1.目的 (4) 2.适用范围 (4) 3.定义 (4) 4.引用/参考标准或资料 (4) 5. 规范内容 (4) 5.1 试验分类 (4) 5.2 环境条件等级 (5) 5.3 对试验箱的要求 (5) 5.4 环境试验方法 (5) 5.4.1低温工作试验 (5) 5.4.2高温工作试验 (7) 5.4.3 高温贮存试验 (9) 5.4.4 低温贮存试验 (10) 5.4.5 恒定湿热试验 (12) 5.4.6 交变湿热试验 (14) 5.4.7 温度循环试验 (16) 5.5 判定标准 (17) 5.6 试验中断处理 (18) 5.7 试验报告 (18)
1.目的 1) 评定产品在常规气候类环境因素（温度、湿度）及其组合的规定限值内的工作能力，评定产品对贮存、使用环境的适应性； 2) 暴露产品薄弱环节，为改进产品设计提供信息。 2.适用范围 二次电源和通迅电源、一次电源、变频器、监控产品、UPS、空调、蓄电池及PLC等硬件产品的开发试验、型式试验、批量抽样试验、质量检查试验等类型试验。 3.定义 引用IEC60068-5-2 《环境试验第5部分：试验方法编写导则-术语与定义》。 4.引用/参考标准或资料 IEC60068 《Environmental testing》 IEC60721 《Classification of Environmental Conditions》 GR-63-CORE 《NEBS Requirements: Physical protection》 MIL-HDBK-338B 《Electronic Reliability Design Handbook》,1998.10 5. 规范内容 5.1 试验分类 本规范的内容只涉及常规气候类环境试验。 气候类环境条件包括：高温、低温、湿度、气压、风、雨、阳光辐射等。相应的环境试验分为单因素试验和综合试验。本规范的内容包括了我司产品在有关行业标准和国家标准中规定的经常采用的试验项目，主要包括：
陆地生态气象数据库表说明、数据编码
附录 A （规范性附录） 生态气象数据库表说明 A.1 区域级参数表 表A.1规定了区域级参数表的表名及内容。 表名：T_TEMO_REG_PAR。 表A.1 区域级参数表 A.2 区域级多媒体生态场景数据表 表A.2规定了区域级多媒体生态场景数据表的表名及内容。表名：T_TEMO_REG_M01。 表A.2 区域级多媒体生态场景数据表
A.3 区域级生态特征数据表 表A.3规定了区域级生态特征数据表的表名及内容。 表名：T_TEMO_REG_F01。 表A.3 区域级生态特征数据表
注：一般情况下，林木蓄积量无需观测，但当发生间阀、砍阀时有一定意义。 A.4 区域级生态气象灾害与天象、异常生态事件数据表 表A.4规定了区域级生态气象灾害与天象、物候、异常生态事件(仅限野生、散放动物、天灾等)数据表的表名及内容。 表名：T_TEMO_REG_E01。 表A.4 区域级生态气象灾害与天象、物候、异常生态事件(仅限野生、散放动物、天灾等) 数据表 A.5 区域级生态活动事件数据表 表A.5规定了区域级生态活动事件数据表的表名及内容。 表名：T_TEMO_REG_E02。 表A.5 区域级生态活动事件数据表 A.6 区域级大气层气象要素分钟数据表 表A.6规定了区域级大气层气象要素分钟数据表的表名及内容。 表名：T_TEMO_REG_D00_MIN。 表A.6 区域级大气层气象要素分钟数据表
A.7 区域级辐射分钟数据表 表A.7规定了区域级辐射分钟数据表的表名及内容。 表名：T_TEMO_REG_D01_MIN。 表A.7 区域级辐射分钟数据表
气象中的统计方法总结
51气象中的统计方法总结 2、判别分析；广东省徐闻气象局[20]用二级判别做台风登陆地段； 3、相关分析；近20年来在气象统计中用得较多的主要有典型相关（；奇异值分解（SVD）也是提取两个场的最大线性相关； 4、气象场的分解及其应用；50年代中期由Loreng引入到大气科学研究中的；4．1经验正交函数（EOF）分解；章基嘉等[30]应用经验正交函数对亚洲500hP；4．2主成份（主分量） 2、判别分析 广东省徐闻气象局[20]用二级判别做台风登陆地段的预报。Fisher、Bayes以及逐步判别等虽然在气象实际中广泛应用,但严格地说,这些方法仅当变量为正态分布时才可应用， Logistic判别对变量的基本假设条件较宽,对未经正态检验的变量应用本方法是可行的，且可用于既有连续变量又有多值离散变量的情形。吕纯濂等[21] 将Logistic判别引入中国气象界,并研究了二次Logistic判别[22]分析及逐步判别[23]在气象中的应用。 3、相关分析 近20年来在气象统计中用得较多的主要有典型相关（CCA）分析和奇异值分解（SVD）方法。CCA是提取两个气象场的最大线性相关摸态的方法。朱盛明、祝浩敏[24]在数值预报的解释应用中用典型相关分析提取有物理意义的预报因子作预报方程。陈嘉玲、谢炯光[25]用典型相关分析作中期冷空气预报。黄嘉佑[26]用典型相关分析作副高的统计动力预报。近年来发展了一种新的CCA改进方法，称为典型相关分析的BP（Barnert 和Preisendorfer）方法,在气象统计中也得到了应用[27]。 奇异值分解（SVD）也是提取两个场的最大线性相关摸态的方法，SVD 方法可以变成是两个要素场关系的扩大EOF分析。谢炯光等[28]用奇异值分解方法，求出了广东省前汛期（4-6月）西太平洋场海温与广东省降水场的6对奇异向量，来作汛期降水趋势预报。江志红等[29]用SVD方法讨论了中国夏半年降水与北太平洋海温异常的关系。